02 2月 2026/2/2 00:51:15 怎样评估CNN模型的对抗鲁棒性 常用的测试指标与攻击算法 本文详细介绍了评估CNN模型对抗鲁棒性的常用测试指标与攻击算法。包括准确率、攻击成功率、扰动大小等测试指标，以及快速梯度符号法（FGSM）、迭代快速梯度符号法（I - FGSM）等攻击算法。结合Python和PyTorch的示例代码进行说明，分析了应用场景、技术优缺点和注意事项，帮助读者全面了解如何评估CNN模型的对抗鲁棒性。 CNN Adversarial Robustness Testing Metrics Attack Algorithms